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Para que é usado o Python: 6 opções principais e muito mais

Python é uma das linguagens de programação mais versáteis e populares usadas pelos desenvolvedores atualmente. Seus princípios de design enfatizam a legibilidade do código e sua sintaxe fácil de aprender permite que os programadores expressem ideias em menos linhas em comparação com linguagens como Java ou C++.

Mas para que exatamente o Python é usado? Quais são alguns de seus aplicativos e casos de uso mais populares?

Neste guia abrangente, exploraremos alguns dos principais domínios e áreas onde o Python se destaca. Também veremos exemplos específicos e estatísticas que mostram os recursos do Python para diversas tarefas.

Desenvolvimento Web

Python é uma das linguagens preferidas para desenvolvimento web. Sua ampla gama de estruturas web atende a diversas necessidades e torna o desenvolvimento web backend muito conveniente para programadores.

Algumas das estruturas web mais populares para Python incluem:

  • Django – Usado por empresas como Instagram e Mozilla, Django é ótimo para construir sites complexos baseados em banco de dados. Ele segue o padrão arquitetônico model-view-template (MVT) e fornece muitos recursos integrados, como telas de administração prontas para uso.
  • Frasco – Flask oferece uma estrutura leve, boa para aplicativos menores. Possui componentes mínimos, permitindo adicionar outros pacotes conforme necessário. Sites como o Pinterest usam Flask.
  • Pirâmide – Construído para ser muito flexível, o Pyramid permite escolher componentes que atendam às necessidades do seu projeto, em vez de ser uma solução completa. Ele oferece liberdade para personalizar as coisas como você deseja.

Fonte da imagem: JetBrains

De acordo com a JetBrains Python Developers Survey 2024, Django e Flask são de longe os frameworks web Python mais populares usados ​​pelos desenvolvedores.

Python torna o desenvolvimento web muito rápido devido à sua vasta coleção de bibliotecas e ferramentas para tarefas comuns de desenvolvimento web. É ótimo para desenvolver APIs, web scraping, implementar protocolos web e automatizar fluxos de trabalho baseados na web.

Aprendizado de máquina e ciência de dados

Python desempenha um papel fundamental no aprendizado de máquina e na ciência de dados devido à sua versatilidade e bibliotecas especializadas adequadas para essas áreas.

Algumas das bibliotecas Python mais populares usadas para aprendizado de máquina incluem:

  • NumPy – Fornece matrizes eficientes e operações matemáticas para trabalhar com dados numéricos.
  • Pandas – Oferece ferramentas fáceis de manipulação e análise de dados para modelagem e análise.
  • SciKit-Aprenda – Fornece uma vasta gama de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para tarefas comuns como classificação, regressão, clustering, etc.
  • TensorFlow – Uma plataforma de código aberto ponta a ponta para aprendizado de máquina do Google.

Muitos especialistas do setor consideram o Python uma linguagem de programação ideal para aprendizado de máquina. Aqui estão alguns dos principais motivos:

  • Bibliotecas disponíveis como NumPy, SciKit-Learn, Pandas e TensorFlow fornecem recursos de ML prontos para uso
  • Suporta todas as formas de aprendizado de máquina – supervisionado, não supervisionado, reforço, aprendizado profundo
  • A natureza de uso geral permite que não engenheiros adotem Python para ML
  • Interoperabilidade com outras linguagens como C, C++, Java
  • Comunidade vibrante fornece recursos de aprendizagem e suporte

De acordo com uma pesquisa KDnuggets, Python foi usado por aproximadamente 64% de cientistas de dados e desenvolvedores de aprendizado de máquina em 2024, muito à frente de R (19%) e SQL (11%).

Python domina o uso de aprendizado de máquina

Fonte da imagem: KDNuggets

Python também é muito popular para análise e visualização de dados usando bibliotecas como Pandas, Matplotlib e Seaborn. No geral, Python oferece uma plataforma completa para o fluxo de trabalho da ciência de dados – desde o carregamento e pré-processamento de dados até a construção, avaliação e implantação de modelos.

Automação e script

Python é comumente usado para automatizar tarefas repetitivas de TI, processos de negócios e fluxos de trabalho por meio de scripts. Aqui estão alguns exemplos de casos de uso de automação em que os scripts Python são muito úteis:

  • Monitoramento de sistemas e infraestrutura de TI – Os scripts podem verificar regularmente as métricas do sistema, como uso de CPU, espaço em disco, largura de banda da rede, etc., e enviar alertas sobre problemas.
  • Gerenciando backups e fluxos de trabalho – Automatize backups para serviços em nuvem como AWS S3, agende pipelines ETL, gerencie fluxos de trabalho do Airflow etc.
  • Automação em nuvem – Automatize a implantação de infraestrutura em nuvem usando provedores como AWS, GCP, Azure.
  • Relatórios de negócios – Os scripts podem se conectar a APIs, bancos de dados e arquivos Excel/CSV para gerar relatórios programados.
  • Web scraping – Baixe e processe conteúdo de sites automaticamente.

Python oferece várias vantagens para automação, como desenvolvimento rápido de scripts, capacidade de combinar código processual e OOP, integração com APIs, agendadores integrados como Cron, bibliotecas como psutil, paramiko que facilitam a automação em nível de sistema.

A automação de TI ajuda a melhorar a eficiência, reduzir erros humanos e permitir que a equipe se concentre em tarefas de valor agregado. A versatilidade e escalabilidade do Python o tornam uma escolha muito popular para implementação de automação.

Desenvolvimento de jogos

Para desenvolvimento de jogos, Python oferece alguns benefícios exclusivos:

  • Python possui vários frameworks de jogos como Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML que fornecem as ferramentas necessárias para construir jogos usando Python.
  • A natureza de alto nível e a digitação dinâmica da linguagem permitem a prototipagem rápida de ideias de jogos. Os desenvolvedores podem testar rapidamente a lógica do jogo sem código clichê.
  • Python tem excelente suporte comunitário para desenvolvimento de jogos. Recursos como servidores Python Discord, fóruns Reddit e blogs auxiliam no aprendizado.
  • A sintaxe clara do Python torna o código do jogo mais fácil de manter em comparação com linguagens de nível inferior como C++. Menos complexidade de codificação ajuda a focar nos recursos de jogo.
  • Python tem boa integração com outras linguagens como C, C++, Cython, permitindo que partes críticas de desempenho sejam otimizadas enquanto mantém simples a lógica do jogo de alto nível.

Alguns exemplos de jogos populares desenvolvidos com Python incluem Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2, World of Tanks. Desenvolvedores independentes que criam jogos 2D também costumam preferir Python por sua flexibilidade.

Embora os estúdios de jogos AAA tendam a usar C++ para as mais altas necessidades de desempenho, Python desempenha um papel fundamental na prototipagem de ideias de jogos antes do desenvolvimento completo com outras linguagens. Os fluxos de trabalho rápidos e os recursos da comunidade tornam o Python uma linguagem muito capaz para a construção de jogos.

Raspagem da web

Para tarefas de web scraping, como extrair dados de sites, Python é a escolha mais popular entre os desenvolvedores. As razões para isso incluem:

  • Python tem muitas bibliotecas adaptadas especificamente para web scraping, como BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests etc.
  • A sintaxe torna relativamente fácil escrever web scrapers para extrair informações relevantes de respostas HTML/XML.
  • Os dados extraídos podem ser facilmente manipulados usando Pandas para filtragem, análise e visualização.
  • O código Python pode interagir com ferramentas de automação do navegador, como Selenium/Playwright, para extrair conteúdo dinâmico.

Vejamos um exemplo rápido para extrair uma tabela de uma página da Wikipedia:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

Esta é apenas uma pequena amostra dos recursos de web scraping do Python. Algumas aplicações comuns incluem:

  • Agregando dados de vários sites em um só lugar
  • Comparando preços e níveis de estoque em sites de comércio eletrônico
  • Monitorando sites em busca de alterações de conteúdo
  • Pesquisa acadêmica/empresarial usando dados públicos

Devido à versatilidade, escalabilidade e ferramentas disponíveis, Python se tornou a linguagem preferida para projetos relacionados a web scraping.

Inteligência artificial

Python desempenha um papel muito importante em aplicações de IA e aprendizado de máquina. Suas extensas bibliotecas e suporte de estrutura tornaram o Python uma escolha popular para o desenvolvimento de sistemas inteligentes e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Algumas das bibliotecas e ferramentas Python AI mais amplamente utilizadas incluem:

  • TensorFlow – Plataforma ponta a ponta do Google para construção e treinamento de modelos de redes neurais
  • PyTorch – Fornece ferramentas para aprendizagem profunda e arquiteturas de redes neurais
  • Keras – API de alto nível focada na prototipagem rápida de modelos de redes neurais
  • scikit-learn – Fornece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina e recursos de modelagem
  • NLTK – Kit de ferramentas de linguagem natural amplamente utilizado para construir programas Python para trabalhar com dados de linguagem humana
  • OpenCV – Algoritmos focados em visão computacional em tempo real e análise de imagens/vídeos
  • SpaCy – Executa tarefas avançadas de processamento de linguagem natural, como reconhecimento de entidade nomeada

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de IA onde o Python oferece excelentes recursos:

  • Construindo chatbots e assistentes virtuais usando bibliotecas de PNL como NLTK.
  • Reconhecimento de imagem e vídeo usando redes neurais implementadas em TensorFlow/Keras.
  • Tecnologia autônoma usando bibliotecas de visão computacional como OpenCV.
  • Modelagem preditiva e previsão de métricas de negócios utilizando scikit-learn.
  • Análise de sentimento de conversas em mídias sociais usando ferramentas de PNL.

Empresas líderes de tecnologia como Google, Facebook e Amazon usam Python extensivamente para seus produtos e serviços relacionados à IA. A linguagem fornece a combinação certa de desempenho, escalabilidade e facilidade de uso para desenvolver algoritmos inteligentes e treinar modelos robustos.

Como vimos, Python é uma linguagem de programação versátil de uso geral usada para uma ampla gama de aplicações – desde a construção de aplicações web até o desenvolvimento de jogos e modelos de aprendizado de máquina.

Alguns de seus principais pontos fortes são a legibilidade do código, vastas bibliotecas e estruturas adaptadas para domínios específicos, suporte ativo da comunidade e interoperabilidade com outras linguagens como C/C++.

Esteja você procurando entrar no desenvolvimento web, ciência de dados, automação ou IA, aprender Python é uma ótima opção para desbloquear seu potencial de programação. A demanda por habilidades em Python também continua a crescer rapidamente à medida que as organizações as adotam para sistemas de negócios críticos.

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